Mafengwo データのスクレイピー クローリングに関連する問題の分析

インターネットの継続的な発展に伴い、データの取得と処理の重要性がますます高まっています。クローラー技術は重要な技術の一つです。人気のある Python クローラー フレームワークである Scrapy は、データ クローリングをより便利に実装するのに役立ちます。また、効率、安定性、拡張性という利点もあります。次に、Mafengwo Web サイトのクロールを例として、Scrapy クローラー テクノロジーに関連する問題を分析します。

1. アンチクローラー メカニズムを回避するにはどうすればよいですか?

Web サイトのデータをクロールする過程で、クローラー対策メカニズムの制限に遭遇することがよくあります。クローラー対策メカニズムを回避するいくつかの方法を次に示します。

(1) リクエスト ヘッダー情報の設定: クローラー コードにリクエスト ヘッダー情報を追加し、一般ユーザーのふりをしてデータ リクエストを実行します。たとえば、User-Agent リクエストのヘッダー情報です。

(2) 要求遅延を設定する: 頻繁にデータが要求されるのを避けるために、要求遅延を合理的に設定します。

(3) プロキシ IP を使用する: プロキシ IP を使用してターゲット サイトにアクセスすると、クローラー対策メカニズムを効果的に回避できます。

2. Web ページのデータを解析するにはどうすればよいですか?

Web ページ データの解析は、Scrapy クローラー テクノロジの重要なステップです。 Scrapy には、xpath と css セレクターという 2 つの組み込み解析メソッドがあります。

(1) XPath: XPath は XML ベースのクエリ言語です。 Scrapy は XPath パーサーを使用して、テキスト、属性、その他のコンテンツを簡単に抽出します。

たとえば、Mafengwo のホームページにあるすべての観光地の名前とリンクを取得したい場合は、次のコードを使用できます:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    items = sel.xpath('//div[@class="hot-list cf"]/div[@class="hot-list-item"]/a')
    for item in items:
        destination = item.xpath('./text()').extract()[0]
        link = item.xpath('./@href').extract()[0]
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

(2) CSS セレクター: CSS セレクターは Aより直感的なセレクターアプローチ。 Scrapy は CSS セレクターを使用して、タグ、属性、その他のコンテンツを簡単に抽出します。

同様に、Mafengwo のホームページにある観光地の名前とリンクを取得する例を取り上げます。CSS セレクターを使用したコードは次のとおりです:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    items = response.css('.hot-list-item > a')
    for item in items:
        destination = item.css('::text').extract_first()
        link = item.css('::attr(href)').extract_first()
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

3. データの永続性を実現する方法?

Web サイト データをクロールするプロセスでは、通常、その後の分析と使用のためにデータが保存されます。データの永続的なストレージには、ファイル ストレージとデータベース ストレージという 2 つの一般的な方法があります。

(1) ファイル ストレージ: Python の組み込みファイル操作機能を使用して、クロールされたデータをローカル ファイルに保存します。

たとえば、Scrapy で次のコードを使用して、データを .csv ファイルに保存します。

import csv

def process_item(self, item, spider):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([item['destination'], item['link']])
    return item

(2) データベース ストレージ: 一般的に使用されるリレーショナル データベース MySQL、SQLite などを使用します。データを保存するための Python データの永続的なストレージを実装します。

たとえば、Scrapy で次のコードを使用して、データを MySQL データベースに保存します。

import pymysql

def __init__(self, db_settings):
        self.host = db_settings['HOST']
        self.port = db_settings['PORT']
        self.user = db_settings['USER']
        self.password = db_settings['PASSWORD']
        self.db = db_settings['DB']
        try:
            self.conn = pymysql.connect(
                host=self.host,
                port=self.port,
                user=self.user,
                password=self.password,
                db=self.db,
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
        except Exception as e:
            print(e)

def process_item(self, item, spider):
    sql = "INSERT INTO destination(name, link) VALUES(%s, %s)"
    self.cursor.execute(sql, (item['destination'], item['link']))
    self.conn.commit()
    return item

概要

上記の 3 つの質問を分析すると、次のことがわかります。 Scrapy は、データ クローリング、データ解析、データの永続化などの機能を簡単に実装できる強力で使いやすいクローラー フレームワークです。もちろん、実際のアプリケーションのプロセスでは、さまざまな問題や課題に遭遇することになるため、学習と改善を続ける必要があります。

以上がMafengwo データのスクレイピー クローリングに関連する問題の分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。